文章列表-AI魔法学院

文章列表

AI Agent：大模型与场景间的价值之桥，但不适合当纯技术看

一文中曾经提到：大模型落地的方式是系统型超级应用。

大模型

你是否发现ChatGPT甚至不能按字数要求回复问题？有人做了评测并讨论了可能的原因

在将大型语言模型与初始微调的较小模型比较后，作者提出了一个频谱，显示大型语言模型何时落后、可比或超过较小模型的能力。

大模型控制

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

：SwiGLU 已被证明可以显著提高模型效果提出Parallel Layers：每个 Transformer 结构中的“并行”公式：与 GPT-J-6B 中一样，使用的是标准“序列化”公式

大模型

大模型推理能力增强方法总结

他们发现，通过在问题的结尾附加“Let's think step by step”这几个词，大语言模型能够生成一个回答问题的思维链。

推理能力大模型

营销Prompt：三分钟生成百篇营销文案，领先99%的同行！

下面是一个组合的提示词，我们先给ChatGPT第一个提示词： Prompt:你是一名资深的文案创作者，深谙说服性写作、提升转化率和营销策略的艺术。

写作营销 prompt

被高估的Pika，被低估的多模态AI

从 GPT-4V 的“惊艳亮相”，到 AI 视频生成工具 Pika 1.0 的“火爆出圈”，再到谷歌 Gemini 的“全面领先”，多模态 AI 都是其中的关键词。

大模型多模态

保姆级教程：手把手教你创建GPTs角色应用

这意味着，想要使用GPTs技术，用户必须拥有GPT-4账户。

GPTs 教程

Qwen2.5更新百万超长上下文，推理速度4.3倍加速，网友：RAG要过时了

没错，Qwen2.5系列新成员Qwen2.5-Turbo，这回主打的就是支持超长上下文，并且把性价比卷出了花儿： § 上下文长度从128k扩展到1M，相当于100万个英文单词或150万个汉字，也就是

Qwen2.5 开源模型

Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

· 50k 词汇表（vocab size）。

Transformer

RAG应用中数据处理过程需要注意的事项

将这些不同的数据转换为上下文相关的块，以使GPT的上下文窗口层更加复杂。

RAG 大模型

微调、训练大模型概念介绍及论文笔记：Tuning系列论文笔记

(Instruction Prompt tuning) 语境提示微调是指结合LLM的ICL能力和prompt-tuning结合到指令提示微调中，将检索到的上下文演示示例和可微调的prompt嵌入式表征进行拼接

训练微调

让你起飞的五个Prompt框架模型

幸运的是，有一些高效的 ChatGPT 提示框架可以帮助我们最大化AI的潜力。

prompt 大模型

大模型压缩首篇综述来啦~

以GPT-175B模型为例，它拥有1750亿参数，至少需要320GB（以1024的倍数计算）的半精度（FP16）格式存储空间。

大模型

如何构建基于大模型的App

获取前N个相关结果并将它们添加到请求提示中，指定LLM应仅使用提示中的信息，然后提交提示词。

构建大模型App

一个充满多智能体的数字社会正在浮现，商业的底层逻辑已进入重构倒计时

关键词：GPT-in-the-loop，LLM-in-the-loop，多智能体系统（MAS），自适应，Generative pre-trained transformer（GPT）。

大模型

<...25 26 27 282930 31 32 33 34 ...>

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1